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Estimação pontual e intervalar dos parâmetros da distribuição lomaxLuiz Fonseca de Aguilar, Daniel 31 January 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A presente dissertação aborda estimação pontual e estimação intervalar dos parâmetros que indexam
a distribuição Lomax. No que tange à estimação pontual, consideramos esquemas analíticos
e numéricos (bootstrap) de correção de viés, que são comparados através de simulação
de Monte Carlo. Também analisamos via simulação diferentes estratégias (inclusive algumas
baseadas em reamostragem de bootstrap) de estimação intervalar
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Estimação Pontual e Intervalar dos Parâmetros da Distribuição LomaxAGUILAR, Daniel Luiz Fonseca de, CRIBARI NETO, Francisco 28 February 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-02-28 / CAPES / A presente dissertação aborda estimação pontual e estimação intervalar dos parâmetros que indexam
a distribuição Lomax. No que tange à estimação pontual, consideramos esquemas analíticos
e numéricos (bootstrap) de correção de viés, que são comparados através de simulação
de Monte Carlo. Também analisamos via simulação diferentes estratégias (inclusive algumas
baseadas em reamostragem de bootstrap) de estimação intervalar.
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Refinamento de Inferências nas Distribuições Gaussiana Inversa Triparamétrica, Pareto Generalizada e LomaxPIRES, Juliana Freitas 02 1900 (has links)
Submitted by Etelvina Domingos (etelvina.domingos@ufpe.br) on 2015-03-12T18:30:37Z
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Previous issue date: 2014-02 / Nesta tese, tratamos de refinamentos de inferências para as distribuições gaussiana
inversa triparamétrica, Pareto generalizada e Lomax. Duas linhas de pesquisa são abordadas.
A primeira, referente ao Capítulo 2, trata da derivação de expressões analíticas
para os vieses dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros da distribuição
gaussiana inversa triparamétrica, possibilitando a obtenção de estimadores corrigidos,
que, em princípio, são mais precisos que os não corrigidos. Estimadores com vieses corrigidos
por bootstrap são também considerados. Adicionalmente, apresentamos diferentes
tipos de intervalos de confiança. A segunda linha de pesquisa, referente aos Capítulos 3
e 4, aborda a derivação de ajustes para a função de verossimilhança perfilada das distribuições
Pareto generalizada e Lomax, respectivamente, com o objetivo de melhorar a
qualidade das inferências (estimadores de máxima verossimilhança e testes de hipóteses)
acerca do parâmetro de forma dessas distribuições, considerando os demais parâmetros
como parâmetros de perturbação. Adicionalmente, consideramos o teste da razão de verossimilhanças
bootstrap. Os desempenhos dos estimadores e testes de hipóteses baseados
nos refinamentos propostos foram avaliados numericamente e comparados às suas contrapartidas
usuais através de estudos de simulação de Monte Carlo. Por fim, a utilidade dos
refinamentos foi ilustrada através de aplicações a conjuntos de dados reais.
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